【正文】 擇項。 ——用自定義的標題代替缺省的圖形標題。 ——顯示代替能力統(tǒng)計的Zbench值，缺省顯示能力統(tǒng)計。 ——顯示用百分比或ppm表示的看到的性能，期望的“組內(nèi)”性能，和預期的“整體”性能。例如，輸入12，表示用12δ的間隔寬度來計算，均值每邊6個δ。見非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的BoxCox能力轉(zhuǎn)化 ——輸入過程目標值，或正常規(guī)范值，MINITAB除了進行標準能力統(tǒng)計外，還計算Cpm值。 評估子對話框 用不同的方法來估計過程標準偏差(s)。 選項 能力分析（正態(tài)分布）對話框 ——定義規(guī)范的上、下界為“界限”，表示測量值不能落在界限之外，因此，對于界限來說，希望的規(guī)范外的百分率為0，如果選擇界限，那么規(guī)范的上、下限在分析時將被上、下界限替代。必須至少輸入其中的一個數(shù)據(jù)。 ——當子組在不同的列時，選擇“Subgroups across rows of”，輸包含數(shù)據(jù)所有行的列號。 選擇“統(tǒng)計”菜單欄下的“質(zhì)量工具”欄中的“能力分析（正態(tài)）”。 如果一個觀察值丟失了，MINITAB在計算時將予以忽略。假設大多數(shù)的過程數(shù)據(jù)都服從正態(tài)分布。 這個報告還包括了過程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，如過程平均值、目標值（如果輸入了的話），組內(nèi)和整體標準偏差，和過程規(guī)范，觀察到的性能，和預期的組內(nèi)和整體性能。 能力分析（正態(tài)分布） 當數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布或具有BoxCox轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)時，可用能力分析（正態(tài)分布）來產(chǎn)生一個能力分析報告。 在柱狀圖上畫Weibull曲線以確定數(shù)據(jù)是否滿足Weibull分布. 下面的表格概述了兩種方法之間的不同。見非正態(tài)數(shù)據(jù)的Box—Cox能力轉(zhuǎn)化。見[9]的討論，Cpm可通過在選項子對話框中輸入一個目標值來計算。 (USL LSL) / 6s Cpk或Ppk 適用于過程不在規(guī)范界限的中心位置，但是落在界限之內(nèi)時 公差（規(guī)范界限寬度）與實際寬度的比值，考慮了過程平均值和規(guī)范中點的關系。 說明：能力統(tǒng)計使用簡單，但是，具有未完全了解的分布特性。 能力統(tǒng)計分析 過程能力統(tǒng)計是過程能力的數(shù)值,用來衡量過程滿足標準的能力程度,這些統(tǒng)計量是單個的和沒有單位的，所以可以比較不同過程的的能力，能力統(tǒng)計基本上是允許的過程波動（標準界限的范圍）與實際過程波動（6δ）的比值。 能力分析(Binomial) 適用于數(shù)據(jù)由總的抽樣零件的缺陷數(shù)組成時，它畫了一個P圖，這有助于檢驗過程是否受控，這個報告還包括缺陷累積率的圖形，缺陷百分比的柱狀圖和缺陷率圖。 雖然SIXPACK能力命令提供了比能力分析命令少的統(tǒng)計，但是圖形的排列通常用于檢驗過程是否受控，以及數(shù)據(jù)是否服從所選擇的分布模型。 —— 能力柱狀圖和Weibull性能圖通常用于檢驗數(shù)據(jù)是否服從Weibull分布。 SIXPACK能力分析（正態(tài)分布） 連同這個能力統(tǒng)計的子集一起,結(jié)合下面的圖表深入了解單個的顯示值的含義： ——單個數(shù)據(jù)圖，R 或 S(離差),以及運行圖,可用來檢驗過程是否受控. ——能力柱狀圖和正態(tài)分布圖,可用來檢驗數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布. SIXPACK能力分析（組間/組內(nèi)）適用于組間有很強變差來源的子組數(shù)據(jù), SIXPACK能力分析（組間/組內(nèi)）連同這個能力統(tǒng)計的子集一起,結(jié)合下面的圖表深入了解單個的顯示值的含義： ——單個極差,離差圖和極差和離差圖,可用于檢驗過程受控狀態(tài). ——柱狀圖和正態(tài)分布圖可用于檢驗數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況 ——能力圖顯示了與規(guī)范比較后的過程變異 能力分析（Weibull分布） 畫出基于過程形狀和比例的Weibull曲線覆蓋單個測量值的能力柱狀圖，這有助于進行Weibull分布的視覺評估。這有助于進行正態(tài)假設的視覺評估。 能力分析（正態(tài)） 畫出單個測量值的能力柱狀圖，用一條基于過程平均值和標準偏差的正態(tài)曲線覆蓋在柱狀圖上，這個圖形有助于進行正態(tài)假設的視覺評估。 MINITAB也提供基于二項式和Poisson概率模型屬性數(shù)據(jù)（計數(shù)型）的能力分析，例如，產(chǎn)品可與標準比較分為有缺陷和沒有缺陷（用能力分析（二項式））。明白了子組變差的來源，可以為你提供過程更真實的潛在能力評估。在這種情況下，把這個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化比正態(tài)分布更適當?shù)哪Ｐ停?你可以使用BoxCox能力轉(zhuǎn)化或Weibull概率模型，非正態(tài)數(shù)據(jù)比較了這兩種方法. 如果懷疑過程中子組之間有很強的變差來源，可以使用能力分析（組間/組內(nèi)）或SIXpack能力分析（組間/組內(nèi)）。在這兩個例子中，統(tǒng)計分析正確性依賴于假設分布模型的正確性。選擇能力命令 MINITAB提供了一組不同的能力分析命令，你可以根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和分布從中選擇命令，你可以對以下情況進行能力分析： ——正態(tài)或Weibull概率模式（對于測量數(shù)據(jù)） ——不同子組之間可能有很強變差的正態(tài)數(shù)據(jù) ——二項式或Poisson概率模式（對于計數(shù)數(shù)據(jù)或?qū)傩詳?shù)據(jù)） 當進行能力分析時，選擇正確的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正態(tài)或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正態(tài)概率模型的命令提供了更完全的統(tǒng)計設置，但是，適用的數(shù)據(jù)必須近似于正態(tài)分布. 例如，利用正態(tài)概率模型，能力分析（正態(tài)）可以估計預期零件的缺陷PPM數(shù)。能力指數(shù)或統(tǒng)計指數(shù)都是評估過程能力的一種方法，因為它們都沒有單位，所以，可以用能力統(tǒng)計表來比較不同過程的能力。這些圖形能夠幫助你評估數(shù)據(jù)的分布和檢驗過程是否受控。如果過程不受控，你將得到不正確的過程能力值。過程能力概述 一旦過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，并且是連續(xù)生產(chǎn)，那么你可能想知道這個過程是否有能力滿足規(guī)范的限制，生產(chǎn)出好的零件（產(chǎn)品），通過比較過程變差的寬度和規(guī)范界限的寬度可以確定過程能力。在評估過程能力之前，過程必須受控。 .你能通過畫能力柱狀圖和能力圖來評估過程能力。你也可以估計包括規(guī)范公差與正常過程變差之間比率的能力指數(shù)。 這些統(tǒng)計分析建立在兩個假設的基礎上，數(shù)據(jù)來自于一個穩(wěn)定的過程，數(shù)據(jù)服從近似的正態(tài)分布，類似地，能力分析（Weibull）計算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。 如果數(shù)據(jù)是歪斜非常嚴重，那么用正態(tài)分布分析將得出與實際的缺陷率相差很大的結(jié)果。除組內(nèi)數(shù)據(jù)具有隨機誤差外，組間還可能有隨機變差。能力分析（組間/組內(nèi)）或SIXpack能力分析（組間/組內(nèi)）既計算組內(nèi)標準偏差也計算組間標準偏差，然后，集中它們來計算總的標準偏差。也可以根據(jù)缺陷個數(shù)對產(chǎn)品進行分類（用能力分析（Poisson））。MINITAB的能力分析命令 這個報告包括了過程能力統(tǒng)計表，既包括組內(nèi)也包括整體統(tǒng)計。 能力分析（組間/組內(nèi)） 畫出了用正態(tài)曲線覆蓋的單個測量值的能力柱狀圖。用這種分析方法可進行組間\組內(nèi)有很強變差來源的子組數(shù)據(jù)的分析，這個報告包括組間/組內(nèi)和整個過程能力的統(tǒng)計分析 這個報告也包括了整個過程能力的統(tǒng)計分析 SIXPACK能力(Weibull) 在一個顯示面上顯示了下面的多個圖形,和各項能力統(tǒng)計數(shù)據(jù): —— 一個（或單個數(shù)據(jù)）圖、R（或移動極差）圖，以及運行圖，通常用于檢驗過程是否受控。 —— 能力圖顯示了與規(guī)范比較過程的可變性。 能力分析（泊松） 適用于數(shù)據(jù)由每個項目的缺陷數(shù)構(gòu)成時，報告畫了一個U圖，它有助于檢驗過程是否受控，報告還包括了累積的平均DPU（每單位缺陷數(shù)）的柱狀圖和缺陷率圖。某些統(tǒng)計考慮了過程平均值或目標值?？偟膩碚f，依靠單個能力統(tǒng)計來評價（表現(xiàn)）一個過程不是好的習慣，幾乎沒有人相信小于1的值是可接受的，小于1的值表明過程變差比規(guī)范的公差寬，這里有一些如何使用能力統(tǒng)計的指導方針：過程能力命令能力統(tǒng)計 能力分析（正態(tài)）和能力SIXPACK （正態(tài)） Cp, Cpk, CPU, CPL, and Cpm（如果你指定目標值）——與組內(nèi)變差有關， Pp, Ppk, PPU, PPL——與整體變差有關 能力分析（組間/組內(nèi)）和能力SIXPACK （組間/組內(nèi)） Cp, Cpk, CPU, CPL, and Cpm（如果你指定一個目標值）——與組內(nèi)和組間變差有關 Pp, Ppk, PPU, PPL——與整體變差有關 能力統(tǒng)計 適用場合 定義 Cp或Pp 適用于過程在規(guī)范界限的中心時 是公差（規(guī)范界限的寬度）與實際寬度（過程公差）的比值。minimum [(USL m) / 3s, (m LSL) / 3s] CPU 或 PPU 適用于僅有規(guī)范上限時 USL m / 3s CPL 或 PPL 適用于只有規(guī)范下限時 m LSL / 3s 說明：如果過程目標值不是規(guī)范中心點，應使用Cpm代替Cpk，因為Cpm衡量相對于目標值的過程平均值優(yōu)于相對于規(guī)范中心值的過程平均值。 非正態(tài)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)為非正態(tài)分布時，可以選擇轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)得到更合適的正態(tài)分布，或選擇Weibull分布模式， —— 轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，使用帶優(yōu)化Box—Cox能力轉(zhuǎn)化的能力分析（正態(tài)），SIXPACK能力分析（正態(tài)），能力分析（組間/組內(nèi)）或SIXPACK（組間/組內(nèi)）命令。 —— 使用Weibull分布模型，使用能力分析（Weibull）和SIXPACK能力（Weibull）。 帶Box—Cox能力轉(zhuǎn)化的正態(tài)模型 Weibull模型 用轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)可進行柱狀圖,規(guī)格界限,目標值,過程參數(shù)(均值,組內(nèi)和整體標準偏差)以及能力統(tǒng)計計算. 用實際數(shù)據(jù)可進行柱狀圖,過程參數(shù)(形狀和比例)和能力統(tǒng)計. 計算組內(nèi)和整體過程參數(shù)和能力統(tǒng)計 僅計算整體過程參數(shù)和能力統(tǒng)計 在柱狀圖上畫正態(tài)曲線以確定轉(zhuǎn)化是否使數(shù)據(jù)“更符合正態(tài)分布”。 哪一種方法更好？唯一的答案是看哪種模型擬合數(shù)據(jù)更好，如果兩種模型擬合數(shù)據(jù)一樣，則選擇正態(tài)模式可能更好，因為它能評估整體和組內(nèi)過程能力。這個報告包括覆蓋著兩條正態(tài)曲線的能力柱狀圖和整體和組內(nèi)能力統(tǒng)計的完整表格，這兩條正態(tài)曲線是分別用過程平均值和組內(nèi)標準偏差和過程平均值和整體標準偏差產(chǎn)生的。 能力分析(正態(tài)分布)過程能力 進行能力分析,從報告上可直觀地判定數(shù)據(jù)是否是正態(tài)分布,過程是否在目標中心,以及是否有能力連續(xù)滿足過程規(guī)范要求。如數(shù)據(jù)嚴重歪斜，見非正態(tài)數(shù)據(jù)的討論。 數(shù)據(jù) 你可以使用單個的觀察值或子組數(shù)據(jù),單個的觀察值應在一列中,子組數(shù)據(jù)可以在單個列中,或幾列的行中,當子組數(shù)據(jù)個數(shù)不等時,在一列中輸入數(shù)據(jù),然后,. 如果為分組數(shù)據(jù),為了評估過程標準偏差,一個子組中必須至少有兩個觀察值. 在使用BoxCox轉(zhuǎn)化時，數(shù)據(jù)必須是正數(shù)。 運行能力分析（正態(tài)概率模型） 進行以下操作： ——當子組或單個的觀測值在同一列時，輸入數(shù)據(jù)列號到“Single column”中，在“subgroup size”中，輸入子組大小或子組指示器的列號，對于單個數(shù)據(jù)，輸入子組大小為 1。 在“Lower spec ”或“ Upper spec,”中，輸入規(guī)范的下限和/或上限。 如果需要，可以使用下面列出的所有選項，然后點擊“OK” ——如果知道過程參數(shù)或以往數(shù)據(jù)的估計數(shù)據(jù)，可以輸入m （過程平均值）和s（過程的潛在標準偏差）的歷史值 ，如果不指明m 或 s的數(shù)值，MINITAB將從給出的數(shù)據(jù)進行估算。見估計